地球定向参数(EOPs)包括极移、日长变化、岁差和章动,高精度EOPs的获取是进行地球参考框架和天球参考框架之间相互转换的必要条件,也对卫星导航和深空探测有着重要的意义。现代测地技术(甚长基线干涉测量、全球定位系统、卫星激光测距等)是高精度EOPs获取的重要手段。然而由于海量测量数据复杂的分析处理过程,使得EOPs结果的获取往往要延迟数日,所以EOPs的短期预测显得尤为必要,而对EOPs的中长期预测也具有十分重要的理论和实际意义。作为EOPs预测的组成部分之一,极移预测也就具有非常重要的意义。目前极移的预测精度相对以前有了很大的提高,这一方面得益于用于极移预测的已知序列观测精度提高,另一方面也得益于极移预报方法的优化。但总体来说目前的极移预测还有一些问题尚需进一步的研究,这些问题有：1)极移短期预报的精度仍需进一步提高,以满足某些科研任务的需要；2)目前在基于最小二乘的极移预报模型(或组合模型)中,没有顾及到钱德勒项及周年项的时变性质；3)大多数预报模型多是基于极移序列的数学统计性质进行建模预报,通过引入物理激发源,进行建模来对极移进行预报的相关工作尚需完善。为此,本文利用最小二乘和求和自回归移动平均模型(ARIMA)组合模型(LS+ARIMA)对极移1-5d做短期预报,以期解决问题1)；利用加权最小二乘与自回归组合模型(WLS+AR)以及基于钱德勒时变修正的CLS+AR模型来解决问题2)；通过引入大气物理激发源,即大气角动量数据来对极移进行预报。通过实验分析及验证,本文提出的这些方法,均取得了较好的效果。